Realizar un análisis gráfico que permita observar las mejores alineaciones
Revisar las alineaciones de los mejores equipos
Realizar un análisis gráfico que permita observar las mejores alineaciones
Hacemos una limpieza de la base eliminado valores pérdidos
Usando el cóidgo de la siguiente página , podremos comparar las alineaciones del año 2022 con el año 2018, fecha en que se realizó el último mundial.
Para este ejercicio contamos con las bases del 2018 hasta el 2022.
Primero vamos a observar una de las bases de datos para saber con que variables contamos z que análisis podemos hacer.
Usaremos una tabla interactiva que nos permitirá navegar por la data y hacer algunos gráficos básicos.
En esta gráfica se encuentran los mejores jugadores en cada uno de los años analiyados.Observe los cambios en las alineaciones, el club al que pertencen y el valor en millones de euros. Recuerde que la data est-a actualizada hasta el inicio de la temporada 2022
¿Existe algún jugador que no considere deba estar en la lista?
Comparemos a los seis mejores equipos. Los cuatro últimos finalistas y Brasil e Inglaterra
Revisemos los mejores partidos de cada grupo
Grupo A: Países Bajos Vs Ecuador
Grupo B: Inglaterra Vs Estados Unidos
Grupo C: Argentina Vs México
Grupo D: Francia vs Dinamarca
Grupo E: Alemania Vs España
Grupo F: Bélgica Vs Croacia
Grupo G: Brasil Vs Camerún
Grupo H: Portugal Vs Uruguay
Revisemos que países tienen más chance de ganar la copa mundo
Se puede ver el orden de los países y en que liga juegan los mejores jugadores
Con excepción de Italia y Colombia que ya están eliminados, los demás países están ordenados de acuerdo a las capacidades de sus jugadores.
| fifa_version | nationality_name | formation | overall | age | value | position_best_overall | position_best_value | league_name | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 476 | 22 | France | 3-4-1-2 | 86.36 | 27.36 | 73.55 | ST | ST | French Ligue 1 |
| 473 | 22 | Brazil | 4-3-3 | 85.73 | 29.09 | 60.55 | LW | LW | French Ligue 1 |
| 477 | 22 | Germany | 3-4-1-2 | 85.64 | 28.91 | 51.50 | GK | CDM | German 1. Bundesliga |
| 483 | 22 | Spain | 4-3-1-2 | 85.64 | 31.27 | 45.82 | CB | CB | French Ligue 1 |
| 478 | 22 | England | 4-4-2 | 85.27 | 26.55 | 66.36 | ST | ST | English Premier League |
| 482 | 22 | Italy | 4-3-3 | 84.91 | 29.00 | 51.14 | GK | GK | French Ligue 1 |
| 472 | 22 | Portugal | 4-3-2-1 | 84.64 | 28.82 | 51.86 | ST | CAM | English Premier League |
| 474 | 22 | Belgium | 3-5-2 | 84.18 | 29.18 | 45.95 | CM | CM | English Premier League |
| 470 | 22 | Argentina | 3-4-1-2 | 84.09 | 28.27 | 45.64 | RW | CF | French Ligue 1 |
| 480 | 22 | Netherlands | 3-5-2 | 83.91 | 27.09 | 51.77 | CB | CM | English Premier League |
| 484 | 22 | Uruguay | 4-3-1-2 | 81.64 | 29.27 | 27.44 | ST | CM | Spain Primera Division |
| 487 | 22 | Croatia | 4-3-1-2 | 80.91 | 27.82 | 26.36 | CM | CM | Spain Primera Division |
| 491 | 22 | Denmark | 3-5-2 | 80.45 | 27.91 | 22.05 | GK | CDM | English Premier League |
| 481 | 22 | Senegal | 3-4-3 | 80.09 | 27.55 | 28.36 | LW | LW | English Premier League |
| 505 | 22 | Colombia | 4-4-2 | 80.00 | 28.82 | 20.86 | ST | ST | Italian Serie A |
Miremos el partido de los que no lo lograron
Revisemos unas últimas gráficas sobre los jugadores en general.